قم ببناء وتشغيل وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك في السحابة

بناء وتشغيل وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك في السحابة

لقد حان عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي. الأدوات التي نوقشت في أخبار OpenAI ومدونة Microsoft AI تظهر أن الوكلاء المستقلين لم يعودوا مجرد مشاريع بحثية - بل أصبحوا أدوات عملية لأتمتة سير العمل، وتحليل البيانات، والتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات. لكنك لا تحتاج إلى ميزانية ضخمة لبناء واحد. مع الحوسبة السحابية وأطر العمل مفتوحة المصدر، يمكنك نشر وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك في دقائق.

هذا المقال يرشدك خلال بناء وكيل ذكاء اصطناعي خفيف وقابل للتخصيص باستخدام بايثون، وواجهة برمجة تطبيقات OpenAI، وخادم سحابي (مثل Droplet من DigitalOcean أو مثيل AWS EC2). ستتعلم المتطلبات، والتركيب خطوة بخطوة، وأمثلة استخدام واقعية. بنهاية المقال، سيكون لديك وكيل يمكنه تنفيذ المهام، وتذكر السياق، والرد على الاستفسارات - كل ذلك يعمل في السحابة.

المتطلبات

قبل أن تبدأ، تأكد من أن لديك ما يلي:

• **خادم سحابي** (مثل Droplet من DigitalOcean بسعر 10 دولارات شهرياً مع Ubuntu 22.04، أو مثيل AWS EC2 t2.micro). تحتاج إلى وصول SSH.
• **بايثون 3.10+** مثبتة على الخادم.
• **مفتاح API من OpenAI** (أو مفتاح API من Anthropic إذا كنت تستخدم Claude). احصل عليه من [platform.openai.com](https://platform.openai.com) أو [anthropic.com](https://www.anthropic.com).
• **إلمام أساسي بسطر الأوامر وبايثون.** لا حاجة لمعرفة متقدمة بالذكاء الاصطناعي.

التركيب خطوة بخطوة

سنبني وكيلاً يستخدم واجهة برمجة تطبيقات OpenAI للرد على استفسارات المستخدمين، وتنفيذ كود بايثون، وجلب البيانات من الويب. سنستخدم مكتبة `openai` الخاصة ببايثون وواجهة سطر أوامر بسيطة.

1. الاتصال بخادمك السحابي

افتح محطة طرفية واتصل عبر SSH بخادمك. استبدل `your-server-ip` بعنوان IP الخاص بخادمك.

ssh root@your-server-ip

إذا كنت تستخدم مستخدماً غير root، عدّل الأمر وفقاً لذلك (مثل `ssh ubuntu@your-server-ip`).

2. تحديث حزم النظام

قم بتحديث قائمة الحزم وترقية الحزم الموجودة.

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

هذا يضمن حصولك على أحدث التصحيحات الأمنية وإصدارات المكتبات.

3. تثبيت بايثون و pip

Ubuntu 22.04 يأتي مع بايثون 3.10. قم بتثبيت pip إذا كان مفقوداً.

sudo apt install python3 python3-pip -y

تحقق من التثبيت:

python3 --version
pip3 --version

يجب أن ترى بايثون 3.10+ و pip 22+.

4. إنشاء مجلد المشروع

أنشئ مجلداً مخصصاً لوكيلك.

mkdir ~/ai-agent && cd ~/ai-agent

5. إعداد بيئة افتراضية

اعزل التبعيات لتجنب التعارضات.

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

يجب أن يظهر الآن `(venv)` في موجه الأوامر.

6. تثبيت مكتبات بايثون المطلوبة

قم بتثبيت عميل OpenAI وبعض مكتبات الأدوات.

pip install openai requests python-dotenv

• `openai`: العميل الرسمي لواجهة برمجة تطبيقات OpenAI.
• `requests`: لإجراء استدعاءات HTTP (مثل جلب بيانات الويب).
• `python-dotenv`: لتحميل مفتاح API من ملف `.env`.

7. تخزين مفتاح API بأمان

أنشئ ملف `.env` في مجلد المشروع. لا تقم أبداً بتضمين المفاتيح في النصوص البرمجية.

echo "OPENAI_API_KEY=your-api-key-here" > .env

استبدل `your-api-key-here` بمفتاحك الفعلي. يجب أن يكون للملف صلاحيات مقيدة:

chmod 600 .env

8. كتابة نص الوكيل

أنشئ ملفاً باسم `agent.py`. هذا النص سيكون جوهر وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

#!/usr/bin/env python3
import os
import json
import requests
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

def ask_agent(prompt, conversation_history=None):
    if conversation_history is None:
        conversation_history = []
    
    # إضافة رسالة النظام لتحديد سلوك الوكيل
    messages = [
        {"role": "system", "content": "أنت وكيل ذكاء اصطناعي مفيد. يمكنك الإجابة على الأسئلة، وتنفيذ الأكواد، وجلب بيانات الويب. حافظ على الردود واضحة وموجزة."}
    ]
    messages.extend(conversation_history)
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",  # نموذج فعال من حيث التكلفة
        messages=messages,
        temperature=0.7,
        max_tokens=1000
    )
    
    return response.choices[0].message.content

def main():
    print("وكيل الذكاء الاصطناعي (اكتب 'quit' للخروج)")
    history = []
    
    while True:
        user_input = input("\nأنت: ").strip()
        if user_input.lower() in ['quit', 'exit']:
            print("مع السلامة!")
            break
        
        response = ask_agent(user_input, history)
        print(f"الوكيل: {response}")
        
        # تخزين سياق المحادثة
        history.append({"role": "user", "content": user_input})
        history.append({"role": "assistant", "content": response})
        
        # الاحتفاظ بآخر 10 تبادلات فقط لإدارة حدود الرموز
        if len(history) > 20:
            history = history[-20:]

if __name__ == "__main__":
    main()

هذا النص يقوم بتحميل مفتاح API، ويعرّف دالة `ask_agent()` التي ترسل الاستفسارات إلى OpenAI، وتشغيل حلقة سطر أوامر تحتفظ بسجل المحادثة. رسالة النظام تحدد شخصية الوكيل.

9. جعل النص قابلاً للتنفيذ

chmod +x agent.py

10. تشغيل الوكيل

python3 agent.py

سترى موجه أوامر. اكتب سؤالاً. على سبيل المثال:

أنت: ما هي عاصمة فرنسا؟
الوكيل: عاصمة فرنسا هي باريس.

اضغط Ctrl+C أو اكتب `quit` للخروج.

أمثلة الاستخدام

الآن بعد أن أصبح وكيلك يعمل، دعنا نستكشف حالات استخدام عملية. يمكن توسيع الوكيل لتنفيذ الأكواد، وجلب البيانات الحية، والتكامل مع واجهات برمجة التطبيقات.

مثال 1: تنفيذ الأكواد

قم بتعديل الوكيل لتشغيل كود بايثون. أضف هذه الدالة إلى `agent.py`:

def execute_code(code):
    """تنفيذ كود بايثون وإرجاع الناتج."""
    try:
        local_vars = {}
        exec(code, {}, local_vars)
        return str(local_vars.get('result', 'تم تنفيذ الكود بنجاح.'))
    except Exception as e:
        return f"خطأ: {str(e)}"

ثم، في دالة `ask_agent()`، اكتشف إذا كان المستخدم يطلب تنفيذ كود. للتبسيط، سنضيف كلمة مفتاحية خاصة. قم بتحديث حلقة `main()`:

if user_input.startswith("!code"):
    code = user_input[6:].strip()
    output = execute_code(code)
    print(f"الوكيل: {output}")
else:
    response = ask_agent(user_input, history)
    print(f"الوكيل: {response}")

الآن يمكنك تشغيل الأكواد:

أنت: !code result = 5 + 3
الوكيل: 8

مثال 2: جلب بيانات الويب

أضف دالة لجلب وتلخيص محتوى الويب.

def fetch_url(url):
    """جلب محتوى من عنوان URL."""
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        # إرجاع أول 2000 حرف
        return response.text[:2000]
    except Exception as e:
        return f"خطأ في جلب URL: {str(e)}"

ثم في الحلقة الرئيسية:

elif user_input.startswith("!fetch"):
    url = user_input[7:].strip()
    content = fetch_url(url)
    summary = ask_agent(f"لخص هذا المحتوى: {content}", history)
    print(f"الوكيل: {summary}")

الآن يمكنك أن تطلب من الوكيل جلب الأخبار:

أنت: !fetch https://openai.com/news
الوكيل: صفحة أخبار OpenAI تظهر إعلانات حديثة عن نماذج وميزات جديدة...

مثال 3: ذاكرة دائمة باستخدام ملف

لإعطاء وكيلك ذاكرة طويلة المدى، احفظ سجل المحادثة في ملف JSON.

import json

SAVE_FILE = "memory.json"

def save_memory(history):
    with open(SAVE_FILE, "w") as f:
        json.dump(history, f)

def load_memory():
    try:
        with open(SAVE_FILE, "r") as f:
            return json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        return []

أضف `save_memory(history)` بعد كل رد و `history = load_memory()` في بداية `main()`. الآن سيتذكر وكيلك المحادثات السابقة حتى بعد إعادة التشغيل.

مثال 4: التشغيل كخدمة خلفية

لإبقاء وكيلك يعمل بشكل دائم، استخدم `systemd`. أنشئ ملف خدمة:

sudo nano /etc/systemd/system/ai-agent.service

أضف:

[Unit]
Description=خدمة وكيل الذكاء الاصطناعي
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
WorkingDirectory=/root/ai-agent
ExecStart=/root/ai-agent/venv/bin/python /root/ai-agent/agent.py
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

ثم قم بتمكين الخدمة وتشغيلها:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable ai-agent
sudo systemctl start ai-agent

تحقق من الحالة:

sudo systemctl status ai-agent

الآن وكيلك يعمل تلقائياً عند الإقلاع ويعاد تشغيله إذا تعطل. يمكنك عرض السجلات باستخدام `journalctl -u ai-agent -f`.

مثال 5: التكامل مع Slack أو Discord

لحالة استخدام أكثر تقدماً، يمكنك عرض وكيلك كنقطة نهاية HTTP باستخدام Flask أو FastAPI، ثم توصيله بـ Slack عبر webhooks. هذا يحول وكيلك إلى بوت يرد على الرسائل في الوقت الفعلي.

قم بتثبيت Flask:

pip install flask

أنشئ خادم ويب بسيط (`web_agent.py`):

from flask import Flask, request, jsonify
from agent import ask_agent

app = Flask(__name__)

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
    data = request.json
    prompt = data.get("message", "")
    response = ask_agent(prompt)
    return jsonify({"response": response})

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

قم بتشغيله:

python3 web_agent.py &

الآن يمكنك إرسال طلبات POST إلى `http://your-server-ip:5000/chat` مع جسم JSON `{"message": "Hello"}`. قم بتوصيل هذه النقطة النهائية بـ Slack باستخدام Slack Events API.

الخلاصة

لقد قمت ببناء ونشر وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك في السحابة. بدءاً من خادم فارغ، قمت بتثبيت بايثون، وإعداد واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، وكتابة وكيل محادثة، وتوسيعه ليشمل تنفيذ الأكواد، وجلب الويب، والذاكرة الدائمة. كما تعلمت كيفية تشغيله كخدمة خلفية وعرضه كواجهة برمجة تطبيقات.

يمكن توسيع هذا الأساس في اتجاهات عديدة:

• إضافة دعم لـ Claude من Anthropic (راجع أخبار Anthropic لتفاصيل API).
• التكامل مع خدمات Azure AI من Microsoft للميزات المؤسسية.
• تنفيذ أنماط استخدام الأدوات حيث يقرر الوكيل أي دالة يستدعيها.
• إضافة واجهة مستخدم ويب باستخدام Gradio أو Streamlit.

الخلاصة الرئيسية: بناء وكيل ذكاء اصطناعي ليس سحراً. إنه عملية منظمة لربط واجهات برمجة التطبيقات، وإدارة الحالة، ومعالجة الحالات الحدودية. مع الاستضافة السحابية، تحصل على الموثوقية وقابلية التوسع. ابدأ بالنص البسيط أعلاه، ثم كرر العملية. وكيلك سينمو مع احتياجاتك.

الآن انطلق - انشر وكيلك ودعه يعمل من أجلك.